Plier la liste chaînée
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Fold Linked List ».
1. Apprendre
Le problème du « Pliage de la liste chaînée » est un défi clé dans la section Listes chaînées.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour Fold Linked List.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour Fold Linked List.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Écrivez une fonction fold_list(arr) qui représente une liste à chaînage unique sous la forme d'une liste Python arr et renvoie la liste pliée. Plier une liste L0 -> L1 -> ... -> Ln-1 -> Ln donne L0 -> Ln -> L1 -> Ln-1 -> L2 -> Ln-2 ....
- •0 <= len(arr) <= 1000
- •-1000 <= arr[i] <= 1000
Exemples
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
[1, 5, 2, 4, 3]
The nodes are reordered by interleaving the first, last, second, second-to-last nodes, etc.
arr = [1, 2, 3, 4]
[1, 4, 2, 3]
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
def fold_list_opt(arr):
if isinstance(arr, list):
h = build_linked_list(arr)
res = fold_list_opt_helper(h)
return linked_list_to_list(res)
return fold_list_opt_helper(arr)
def fold_list_opt_helper(head: ListNode) -> ListNode:
if not head or not head.next:
return head
slow, fast = head, head
while fast and fast.next:
slow = slow.next
fast = fast.next.next
prev, curr = None, slow.next
slow.next = None
while curr:
nxt = curr.next
curr.next = prev
prev = curr
curr = nxt
first, second = head, prev
while second:
tmp1, tmp2 = first.next, second.next
first.next = second
second.next = tmp1
first, second = tmp1, tmp2
return headCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def fold_list_brute(arr):
if isinstance(arr, list):
h = build_linked_list(arr)
res = fold_list_brute_helper(h)
return linked_list_to_list(res)
return fold_list_brute_helper(arr)
def fold_list_brute_helper(head: ListNode) -> ListNode:
if not head or not head.next: return head
nodes = []
curr = head
while curr:
nodes.append(curr)
curr = curr.next
l, r = 0, len(nodes) - 1
res = []
while l <= r:
res.append(nodes[l])
if l != r:
res.append(nodes[r])
l += 1
r -= 1
for i in range(len(res) - 1):
res[i].next = res[i+1]
res[-1].next = None
return res[0]Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Linked Lists data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés du problème des listes chaînées standard s’appliquent.
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